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# ビデオ上でモデルを実行

A [Workflow](/roboflow/roboflow-jp/workflows/what-is-workflows.md) ブロック（モデル、トラッカー、可視化、ロジック）をつなげてブラウザ上で作成する、多段階のコンピュータビジョンアプリケーションです。1回作成すれば、画像、動画ファイル、またはライブ RTSP ストリームで実行できます。

動画では、Workflow はリアルタイム速度向けに構築されたパイプラインとして実行されます。 [Roboflow Inference](https://inference.roboflow.com/) フレームをデコードし、モデルを実行し、結果を並列に描画するため、GPU を常に稼働させたままにできます。ライブストリームでは、処理が追いつかないフレームをスキップし、遅れて処理するのではなく最新フレームを維持します。

このガイドでは、車両を検出し、各車両をフレームをまたいで追跡し、線を横切るときにカウントする Workflow を作成し、サンプル動画で実行します。

## Workflow を作成して実行する

{% stepper %}
{% step %}

### Workflow エディタを開く

作成する [Roboflow アカウント](https://app.roboflow.com) お持ちでない場合は、次を開いてください [app.roboflow.com/workflows](https://app.roboflow.com/workflows) そして「Create Workflow」をクリックして、エディタで空の Workflow を開きます。
{% endstep %}

{% step %}

### ブロックを追加して接続する

以下のブロックを追加し、上から下へ接続して、各ブロックの出力が次のブロックに渡るようにします：

<figure><img src="/files/040b26924d5b7f4b90fc9c97a4fde25d643644b1" alt="A Workflow connecting an object detection model, tracker, line counter, and visualization blocks"><figcaption><p>検出、追跡、カウントの Workflow</p></figcaption></figure>

* Object Detection Model: モデルを実行します [RF-DETR](/roboflow/roboflow-jp/depuroi/supported-models/rf-detr.md) 各フレームでモデルを実行し、バウンディングボックスを返します。
* ByteTrack Tracker: 各検出に永続的なIDを割り当て、同じオブジェクトをフレーム間で追跡できるようにします。
* Line Counter: フレーム上に配置した線を横切るトラッキング済みオブジェクトをカウントします。
* Bounding Box Visualization: 検出ボックスを描画します。
* Line Counter Visualization: カウントラインと現在の合計を描画します。
* Trace Visualization: 各トラッキング済みオブジェクトがたどった軌跡を描画します。

手動で組み立てるのを省略するには、次の `</>` アイコンをエディタ左上で開き、次を貼り付けます [この Workflow 定義](https://media.roboflow.com/quickstart/workflow.json).

ブロックの追加と設定のより詳しい手順については、次を参照してください [Workflow を作成する](/roboflow/roboflow-jp/workflows/build-a-workflow.md).
{% endstep %}

{% step %}

### 動画をアップロードして実行する

「Run」（`▶` アイコン）をクリックして実行パネルを開きます。「Media」で「File」タブを選択し、次をアップロードしてください [このサンプル動画](https://media.roboflow.com/quickstart/cars.mp4)をアップロードしてから、「Run」をクリックします。

Workflow は動画を処理し、ボックス、軌跡、ライブカウント付きの注釈済み動画を返します。
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% embed url="<https://media.roboflow.com/quickstart/tracking-workflow.mp4>" %}

## Workflow の実行場所

デフォルトでは、「Run」は Workflow を次の環境で実行します： [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-jp/depuroi/serverless-hosted-api-v2.md)Roboflow のクラウド上のオートスケーリング GPU で実行され、プロビジョニングするハードウェアはありません。同じ Workflow を次でも実行できます [ご自身のハードウェア](/roboflow/roboflow-jp/guides/run-a-model-locally.md)、ノートパソコンから NVIDIA Jetson まで。

* **Serverless**：管理するハードウェアはなく、自動でスケールします。各フレームはクラウドへのネットワーク往復を伴うため遅延が増えます。そのため、低遅延のライブ動画よりも、入門用途、画像、バッチジョブに適しています。
* **Local**：フレームがマシンから外に出ないためネットワーク往復がなく、フレームごとの遅延が低くなります。これはライブストリームでは重要です。その代わり、ハードウェアのプロビジョニングと保守は自分で行います。

どちらの方法でも遅延を下げるには、GPU で実行するか、より小さいモデルを選ぶか（例： `rfdetr-nano` または `rfdetr-small`）、または入力解像度を下げます。プライベートなシングルテナントのクラウドエンドポイントについては、次を参照してください [Dedicated Deployments](/roboflow/roboflow-jp/depuroi/dedicated-deployments.md).

## 別のモデルを使用する

Object Detection Model ブロックは既定で既製の RF-DETR を実行しますが、変更できます。ブロックをクリックして、モデルを次のいずれかに設定してください：

* Roboflow で学習させたモデル。モデル ID `{project}/{version}`）を、次のプロジェクトからコピーします： [Roboflow app](https://app.roboflow.com).
* 次の公開モデル [Roboflow Universe](/roboflow/roboflow-jp/universe/what-is-roboflow-universe.md).
* 別の既製の [事前学習済みモデル](https://inference.roboflow.com/quickstart/aliases/) を、次のようなエイリアスで `rfdetr-nano`, `rfdetr-seg-medium`、または `yolo26l-640`.

## 多数の動画を一度に処理する

多数の動画や画像に対して Workflow をオフラインで実行するには、次を使用します [Batch Processing](/roboflow/roboflow-jp/depuroi/batch-processing.md)。これはマネージドサービスです。データと Workflow を選択すると、Roboflow がクラウドでバッチを処理します。コードもローカル計算も不要です。

## 次に進む場所

* ライブウェブカメラや RTSP ストリームを含め、Workflow をご自身のハードウェアで実行します。次を参照してください [Run a Model Locally](/roboflow/roboflow-jp/guides/run-a-model-locally.md).
* ロジック、フィルタリング、ゾーン、通知を追加します。次を参照してください [Workflow を作成する](/roboflow/roboflow-jp/workflows/build-a-workflow.md).
* 各 Workflow 実行の費用を次で確認する [Serverless pricing page](/roboflow/roboflow-jp/depuroi/serverless-hosted-api-v2/pricing.md#workflow-run).